Computación, software e investigación
Soy doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Trabajo entre software, inteligencia artificial, ciencia cognitiva y vinculación tecnológica; desde 2024 formo parte de Mon Ami.
Combino la práctica de construir software con una trayectoria académica en modelos computacionales del aprendizaje y experiencia en el sector público.
Trabajé en productos comerciales usados por equipos grandes y distribuidos, con amplia experiencia en Ruby on Rails. Me interesan los sistemas escalables, simples de usar y útiles para quienes operan todos los días grandes volúmenes de datos.
Mi investigación conectó inteligencia artificial, programación probabilística, ciencia cognitiva y lenguaje del pensamiento para estudiar cómo aprendemos a partir de pocos datos.
En CONICET lideré la Gerencia de Vinculación Tecnológica, con un equipo de más de 100 profesionales en todo el país, articulando capacidades científicas con empresas, organismos públicos y necesidades concretas de la sociedad.
Fui docente de Sistemas Operativos en la Universidad de Buenos Aires y participé durante años en proyectos de alfabetización informática en barrios vulnerables.
Una trayectoria que cruza industria, investigación, universidad y gestión pública.
Trabajo en producto y software para una plataforma enfocada en servicios, organizaciones y áreas del Estado dedicadas al cuidado de personas mayores.
Reconstruí y coordiné equipos de vinculación tecnológica en todo el país, primero con foco en soluciones para la crisis sanitaria de COVID y luego profundizando la articulación entre ciencia, empresas, Estado y sociedad en general. CONICET es el principal organismo de investigación de América Latina.
Período dedicado a investigación científica a tiempo completo para completar el doctorado. Durante las primeras semanas de aislamiento por COVID colaboré con investigadores y empresas de software argentinas en definiciones para CuidAr, la app pública que superó los 10 millones de descargas en Argentina.
Desarrollo y arquitectura de una plataforma de comercio con microservicios Ruby on Rails para una empresa del Fortune 500 durante su expansión internacional. La plataforma impulsó KEEP Collective, herramientas administrativas y de venta para más de 50.000 representantes independientes.
Trabajo de gestión pública en territorio y articulación institucional.
Entré como ingeniero Ruby on Rails y evolucioné a Managing Director. Lideré producto, equipo e infraestructura en una plataforma con más de 2 millones de repositorios, 10 millones de commits diarios y continuous deployment; el negocio pasó de USD 24.000 a USD 3.000.000 de ingreso anual recurrente y de 5 a más de 40 personas.
Fundé una pequeña empresa de outsourcing enfocada en Ruby on Rails, con proyectos para clientes de Estados Unidos, España, Inglaterra y Argentina. Assembla comenzó como cliente de esa empresa.
Desarrollo de una herramienta online para definir y mejorar procesos de negocio usando Ruby on Rails cuando el framework recién empezaba a ganar adopción.
Desarrollo ASP para una aplicación de consulta y gestión de grandes volúmenes de datos sobre un cubo OLAP para Exiros, compañía de compras del Grupo Techint con operaciones en 12 países.
Mi trabajo académico se centró en modelos computacionales para entender aprendizaje, memoria, aleatoriedad y sesgos de generalización en humanos.
Participé en un espacio interdisciplinario que combinó neurociencia computacional, lingüística computacional, análisis de corpus, sistemas interactivos y señales cerebrales.
Trabajé junto a investigadores de distintas disciplinas en problemas de toma de decisiones, confianza, creencias subjetivas y herramientas computacionales para estudiar comportamiento humano.
En 2017 visité durante tres meses el laboratorio de Josh Tenenbaum para profundizar en modelado cognitivo computacional.
En 2018 recibí este reconocimiento por mi trabajo doctoral sobre modelos del lenguaje del pensamiento y aprendizaje a partir de datos ralos.
Abriola S, Tano P, Romano S, Figuera S. A logical framework to study concept-learning biases in the presence of multiple explanations. Behavior Research Methods.
Planton S, van Kerkoerle T, Abbih L, Maheu M, Meyniel F, Sigman M, Wang L, Figueria S, Romano S, Dehaene S. A theory of memory for binary sequences. PLOS Computational Biology.
Tano P, Romano S, Sigman M, Salles A, Figueira S. Towards a more flexible Language of Thought. Physical Review E.
Romano S, Salles A, Amalric M, Dehaene S, Sigman M, Figueira S. Bayesian validation of grammar productions for the language of thought. PLOS ONE.
Romano S, Sigman M, Figueira S. LT2C2: A Language of Thought with Turing-Computable Kolmogorov Complexity. Papers in Physics.
Formación universitaria en computación, investigación doctoral, docencia y participación institucional en la UBA.
Becario CONICET. Directores: Mariano Sigman y Santiago Figueira. Tesis: Técnicas y modelos del lenguaje del pensamiento para el aprendizaje automático a partir de cuerpos de datos ralos.
Universidad de Buenos Aires. Tesis: Generación de azar en humanos: modelo computacional.
Ayudante y luego Jefe de Trabajos Prácticos en el Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires.
Consejero graduado electo en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y luego en el Consejo Superior de la Universidad de Buenos Aires.
Voluntario, docente y director en un proyecto de extensión universitaria para barrios vulnerables, financiado por Exactas con la Sociedad y UBANEX.
Medalla de oro en la competencia metropolitana de matemática ORT, finalista de la Olimpíada Matemática Argentina, segundo puesto en SimuroSot Middle League de FIRA Robot Soccer World Championship y puesto 127 en Google Code Jam Latin America.